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    <title>分析技术  维度研究</title>
    <meta name="description" content="分析技术。">
    <meta name="keywords" content="因子分析、结构方程分析、回归分析、方差分析、聚类分析、联合分析、相关与偏分析、关联规则分析、对应分析、判别分析、多为尺度分析（MDS）。">
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                    <a href="analyze.html" index="5" class="analyze">分析技术</a>
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        <div class="title">分析技术</div>
        <div>
            <a href="#" index="3" class="secTitle3 selected">因子分析</a>
            <a href="#" index="4" class="secTitle4">结构方程分析</a>
            <a href="#" index="5" class="secTitle5">回归分析</a>
            <a href="#" index="6" class="secTitle6">方差分析</a>
            <a href="#" index="7" class="secTitle7">聚类分析</a>
            <a href="#" index="8" class="secTitle8">联合分析</a>
            <a href="#" index="9" class="secTitle9">相关与偏分析</a>
            <a href="#" index="10" class="secTitle10">关联规则分析</a>
            <a href="#" index="11" class="secTitle11">对应分析</a>
            <a href="#" index="12" class="secTitle12">判别分析</a>
            <a href="#" index="13" class="secTitle13">多为尺度分析（MDS）</a>
        </div>
    </div>
</div>
<div class="content3 content content0" style="display: none;">
    <div class="container pt-30 pb-60">
        <p class="pt-30 pb-30">主成分分析与因子分析二者算法不同，但结果和应用基本一致。</p>
        <div>
            <h4>研究问题:</h4>
            <p>市场细分：确定顾客细分的潜在变量。如根据顾客对经济、便捷、性能、舒适和豪华的重视程度，将新车购买者分组，可能产生5个细分市场，即经济型、便捷型、性能型、舒适型、豪华型消费群体。</p>
            <p>产品研究：确定影响消费者选择的品牌属性。如可从防蛀牙、洁齿、口味、使口气清新和价格等几方面评估牙膏品牌。</p>
            <p>广告研究：了解目标市场的媒体消费习惯。如消费冷冻食品的人可能经常看电视和电影，听摇滚音乐。</p>
            <p>价格研究：用来发现价格敏感顾客的主要特征。如这类消费者可能很有条理，注重经济实惠，重视家庭。</p>
        </div>
        <div class="pt-10">
            <h4>原理：</h4>
            <p>主成分分析和因子分析的核心就是一个"降维"的过程，归纳中心思想，抓住主要矛盾，将复杂事物简单化。</p>
            <p>以主成分分析为例，如下图所示，散点图的信息是由x1、x2共同来反映的，构成了一个椭圆形轮廓的点阵，数据的变异主要体现在椭圆的长轴上，即信息主要反映在f1上。将原x1、x2坐标按一定关系换算成f1、f2坐标，而因为f2只携带了少部分信息，保留f1就代表了原先x1、x2两个变量的大部分信息，这样以牺牲一小部分信息的代价，将两个变量浓缩成了一个变量。</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-1.png" width="50%" title="因子分析" alt="因子分析"></div>
        </div>
        <div>
            <h4>案例：</h4>
            <p>超市的整个服务流程中，影响客户满意度的触点多达几十个，那么，如何抓住服务主线，轻松有效地满足顾客需求呢？
                数据格式：</p>
            <p>设计调查方案，收集数据如下表：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-2.png" width="50%" title="因子分析" alt="因子分析"></div>
            <p>变量是顾客的需求语句，1=一点不重要，5=非常重要</p>
            <p>统计实现和分析：</p>
            <p>利用SPSS因子分析得出如下分析结果：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-3.png" width="50%" title="因子分析" alt="因子分析"></div>
            <p>由上表可知，顾客的需求可归纳为4个因子，"商品陈列、促销、便利、服务和环境"，如"各类商品的陈列很美观很清洁、有清晰的货架指示牌、价格标签很清晰、相关大类的产品摆放很近、能很快找到我需要的东西"等反映的是"商品陈列"。因此，在超市服务中，抓住这四条服务的主线，有的放矢，能事半功倍的满足顾客需求，提高顾客满意度，提升超市竞争力。</p>
        </div>
    </div>

</div>
<div class="content4 content content0" style="display: none;">
    <div class="container pt-30 pb-60">
        <div>
            <h4>研究问题:</h4>
            <p>结构方程模型，英文名叫Stuctural  Equation  Modeling，简称SEM.。结构方程可以处理潜变量与潜变量，潜变量与观测变量之间的关系。SEM不仅可对某个方面各种因素之间的关系进行分析，而且可对潜变量之间的相关关系，甚至因果关系进行分析。</p>
            <p>如品牌印象、期望、质量感知以及满意度等因素，是比较抽象的概念，一般不能直接去测量。于是我们用一些可以直接测量的变量，来代表和描述那些不能直接测量的变量。这些可以直接测量的变量，我们称之为“观测变量”（Observed  Variable），而其所代表的变量称之为“潜变量”（LatentVariable）。</p>
            <p>结构方程模型包含了因子分析、回归分析、路径分析等多种统计技术，可以处理和描述多个变量之间的相互关系。如下图所示是一个典型的结构方程模型，箭头表示影响方向：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-2-1.jpg" width="50%" title="结构方程分析" alt="结构方程分析"></div>
        </div>
        <div class="pt-10">
            <h4>原理：</h4>
            <p>结构方程模型实际上是一般线性模型的扩展，包括因子分析、判别分析、多元回归分析、多元方差分析、路径分析、典型相关等，是多种统计技术的综合应用。</p>
        </div>
        <div>
            <h4>案例：</h4>
            <p>某电信公司进行客户满意度测评，采用的是TCSI结构方程模型，想了解各个影响因素对满意度的影响强度，及各因素之间的相互影响关系？</p>
            <p>数据格式：</p>
            <p>设计调查方案，收集数据如下表：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-2-2.jpg" width="50%" title="结构方程分析" alt="结构方程分析"></div>
            <p>上述变量为TCSI模型各潜变量的观测变量，采用10级量表，转为100分制。</p>
            <p>统计实现和分析：</p>
            <p>利用AMOS程序得出如下分析结果：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-2-3.jpg" width="50%" title="结构方程分析" alt="结构方程分析"></div>
            <p>由上图可知，品牌印象对满意度的直接影响（0.476），高于质量感知对满意度的直接影响（0.243），说明客户对企业服务的感知来源，主要基于各种广告宣传所传达和构建的服务形象，客户实际服务接触而形成的质量感知对其评价的影响反而弱化，强势的品牌对企业的服务形象有显著的光圈效应。</p>
        </div>
    </div>

</div>
<div class="content5 content content0" style="display: none;">
    <div class="container pt-30 pb-60">
        <div>
            <h4>研究问题:</h4>
            <p>销售额的变化是否可以用广告支出、价格和分销水平的变化来解释？多大比例能够由广告支出、价格和分销水平来解释？</p>
            <p>市场份额的变化是否能够以销售人员的数量、广告支出和促销支出来解释？给定销售人员数量、广告支出和促销支出情况下，预计市场份额是多少？</p>
            <p>商品质量、商品多样性、商品陈列、退换货政策、店内人员服务、价格、地点便利性、商场布局、付款方便性等影响顾客满意度的因素当中，哪个因素影响作用最大，影响力是多大？</p>
        </div>
        <div class="pt-10">
            <h4>原理：</h4>
            <p>回归分析中最常用的统计方法是‘最小二乘法’，最小二乘法回归直线是使得所有的数据点，距离直线的垂直距离平方和为最小的直线。</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-3-1.jpg" width="50%" title="回归分析" alt="回归分析"></div>
        </div>
        <div>
            <h4>案例：</h4>
            <p>某电信公司开展客户满意度调查，衡量目前服务水平，找出服务短板，并想了解驱动客户满意的因素是哪些，以便工作更有针对性，服务改善更有效果。</p>
            <p>数据格式：</p>
            <p>设计调查方案，收集数据如下表：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-3-2.jpg" width="50%" title="回归分析" alt="回归分析"></div>
            <p>网络质量、热线服务、营业厅服务等都用1-10分表示，分数越高，评价越高</p>
            <p>统计实现和分析：</p>
            <p>利用AMOS程序得出如下分析结果：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-3-3.jpg" width="50%" title="回归分析" alt="回归分析"></div>
            <p>由上表中Beta系数及Sig数据可知，现阶段影响客户满意度的关键驱动因素依次是：营业厅服务、投诉处理、计费准确性、业务申办服务、优惠套餐等。</p>
        </div>
    </div>

</div>
<div class="content6 content content0" style="display: none;">
    <div class="container pt-30 pb-60">
        <div>
            <h4>研究问题:</h4>
            <p>不同的价格和不同的分销水平，对消费者购买选择的影响？</p>
            <p>广告水平（高、中、低）和价格水平的（高、中、低）相互作用如何影响品牌销售?</p>
            <p>教育程度（高中、专科和本科、研究生）、年龄（50年代、60年代、70年代、80年代）会影响对一个品牌的消费吗？</p>
            <p>消费者对商场的熟悉程度（高、中、低）及其对店铺的印象（积极的、中立的、消极的）会影响其对商场的偏好吗？熟悉程度与店铺印象如何相互影响？</p>
            <p>对于这类原因变量为分类变量，结果变量为连续性变量的问题，就可以由方差分析处理。同时，对交互作用的分析是方差分析的特长。</p>
        </div>
        <div class="pt-10">
            <h4>原理：</h4>
            <p>方差分析，将样本的总变异分解成若干个部分，一部分变异是随机误差引起，其余的变异是各个影响因素的作用，然后比较随机误差导致的变异和影响因素导致变异的大小，如果影响因素导致的变异大于随机误差的，就证明影响因素对结果变量的作用是显著的。</p>
        </div>
        <div>
            <h4>案例：</h4>
            <p>某企业在某门户网站投放广告，有3种广告设计方案1、方案2、方案3，和2种广告尺寸100*100、150*150，及2个投放位置A、B，如何了解广告设计方案、广告尺寸大小和投放位置，及其相互间的交互作用对广告点击率的影响？</p>
            <p>数据格式：</p>
            <p>设计调查方案，收集数据如下表：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-4-1.jpg" width="50%" title="方差分析" alt="方差分析"></div>
            <p>统计实现和分析：</p>
            <p>利用SPSS方差分析得出如下分析结果：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-4-2.jpg" width="50%" title="方差分析" alt="方差分析"></div>
            <p>由上面结果可知，设计方案、投放位置的统计显著性指标（Sig.）小于0.05，说明对广告点击率有显著影响，而广告尺寸无明显影响。</p>
            <p> 同时，设计方案*投放位置的Sig为0.006，小于0.05，统计上显著，说明设计方案和投放位置之间存在显著交互作用，设计方案或投放位置对点击率的显著效应可能是由交互作用产生，必须进一步按照设计方案和投放位置的不同组合，继续进行方差分析，如：</p>
            <p>①设计方案为1时，投放位置A、B之间点击率有无显著差别；</p>
            <p>②设计方案为2时，投放位置A、B之间点击率有无显著差别；</p>
            <p>③设计方案为3时，投放位置A、B之间点击率有无显著差别；</p>
            <p>④投放位置为A时，设计方案1、2、3之间点击率有无显著差别；</p>
            <p>⑤投放位置为B时，设计方案1、2、3之间点击率有无显著差别；</p>
            <p>进一步的方差分析……</p>
            <p>通过上述5种组合的进一步分析，得知投放位置是最关键因素，投放位置为A时，设计方案1、2、3之间有显著差异；投放位置为B时，设计方案1、2、3之间无显著差异；投放位置A、方案2的组合广告点击率最高。</p>
            <p>通过上述的方差分析，就能准确了解广告设计方案、广告尺寸、投放位置等各种因素对广告点击率的影响。</p>
            <p>注：交互作用，当一个因素的水平间的效应随其他因素的水平不同而变化时，因素之间就存在交互作用。如投放位置为A时，方案2对广告点击率的效应为β1；投放位置为B时，方案2对广告点击率的效应为β2，且β1显著大于β2。这就说明投放位置和设计方案之间存在交互作用。</p>
        </div>
    </div>

</div>
<div class="content7 content content0" style="display: none;">
    <div class="container pt-30 pb-60">
        <div>
            <h4>研究问题:</h4>
            <p>市场细分：根据购买产品时追求的利益对消费者进行分类，将追求利益相类似的消费者构成同一个细分群体。</p>
            <p>消费者行为研究：用聚类分析确定同质的消费群，然后分别研究不同消费者的购买行为。</p>
            <p>新产品开发：对品牌和产品聚类，可以识别市场中相互竞争的一组品牌。同类品牌之间比不同类品牌之间的竞争更加激烈。公司可以将自己的产品与竞争者的产品相比较，发现新产品的潜在机会。</p>
            <p>试销市场选择：通过将城市分为同质的组，可以选择可比的城市，对不同的营销策略进行测试。</p>
            <p> 数据缩减：将数量众多的个体，聚成几个群体，对群体进行进一步的分析。如为描述消费者产品使用方面的差别，可以讲消费者分组，然后比较各组之间的差别。</p>
        </div>
        <div class="pt-10">
            <h4>原理：</h4>
            <p>按照各数据点之间距离的远近，将数据点归为若干类别，使得同一类别内数据点距离尽可能小，类别间数据距离尽可能大。这里的“距离”，常用欧几里德距离来表示，反映了数据间的差异。</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-5-1.jpg" width="50%" title="聚类分析" alt="聚类分析"></div>
        </div>
        <div>
            <h4>案例：</h4>
            <p>通过收集顾客对服务的需求评价，通过因子分析，超市经营者抓住了服务的主线，即“商品陈列、促销、便利、服务和环境”。那么，根据这些特征，顾客可以分成几类，各类的比例是多少，人文背景是怎样的？</p>
            <p>数据格式：</p>
            <p>设计调查方案，收集数据如下表：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-5-2.jpg" width="50%" title="聚类分析" alt="聚类分析"></div>
            <p>变量是顾客的需求语句，1=一点不重要，5=非常重要</p>
            <p>统计实现和分析：</p>
            <p>通过因子分析，产生4个因子，即“商品陈列、促销、便利、服务和环境”，如下图所示FAC1_1到FAC4_1。</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-5-3.jpg" width="50%" title="聚类分析" alt="聚类分析"></div>
            <p>通过SPSS聚类分析，根据上述4个因子，将顾客分成6类，比例如图所示：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-5-4.jpg" width="50%" title="聚类分析" alt="聚类分析"></div>
            <p>其中，第一类是对“便利”需求非常强的群体。</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-5-5.jpg" width="50%" title="聚类分析" alt="聚类分析"></div>
            <p>第6类是对“促销”非常敏感的群体。</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-5-6.jpg" width="50%" title="聚类分析" alt="聚类分析"></div>
            <p>对各类群体做进一步的交叉分析，就可以详细了解各类群体的人文背景情况。</p>
        </div>
    </div>

</div>
<div class="content8 content content0" style="display: none;">
    <div class="container pt-30 pb-60">
        <div>
            <h4>研究问题:</h4>
            <p>产品特征由一些属性构成，这些属性的哪种组合最受消费者欢迎，或者现在的产品受欢迎程度如何？</p>
            <p>对于消费者来说，产品的哪些属性对他们的偏好影响最大？</p>
            <p>偏好某属性的人群，其特征是什么？</p>
            <p>如果按收集到的信息进行产品营销模拟，最终各种产品的市场占有率是多少？</p>
        </div>
        <div class="pt-10">
            <h4>原理：</h4>
            <p>通过假定产品的某些关键属性，对现实产品进行模拟，然后让消费者根据自己的喜好对这些虚拟产品进行评价，并采用数理统计方法将这些属性与属性水平的效用分离，从而对每一属性及属性水平的重要程度作出量化评价。联合分析应用的统计分析方法主要是虚拟变量回归。</p>
        </div>
        <div>
            <h4>案例：</h4>
            <p>某企业计划在市中心某处开设一家大型餐馆，如何根据餐馆位置周边的人群特点，定位餐馆的装修风格、价格水平、口味特点？哪个因素对他们的选择影响最大？怎样的定位组合最受周边人群欢迎？</p>
            <p>数据格式：</p>
            <p>设计调查方案，收集数据如下表：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-6-1.jpg" width="50%" title="联合分析" alt="联合分析"></div>
            <p>装修风格1=中式，2=西式，3=中西式；价格水平1=50元/人，2=80元/人，3=100元/人；口味特点1=湘菜，2=粤菜，3=西餐；选择可能性1到10评分。</p>
            <p>统计实现和分析：</p>
            <p>利用SPSS之conjoint模块，得出如下分析结果：</p>
            <p>SUBFILESUMMARY</p>
            <p>Importance………………Utility………………Factor</p>
            <p>…………………………………………………………装修风格</p>
            <p>39.18……………………-.8889……………………中式</p>
            <p>…………………………1.7778…………………………西式</p>
            <p>…………………………-.8889…………………………中西式</p>
            <p>………………………………………………………………价格水平</p>
            <p>25.53……………………-1.5556…………………………100元/人</p>
            <p>…………………………1.1111…………………………50元/人</p>
            <p>………………………….8444…………………………80元/人</p>
            <p>………………………………………………………………口味特点</p>
            <p>35.29……………………-2.5556…………………………湘菜</p>
            <p>…………………………1.1111…………………………粤菜</p>
            <p>…………………………1.4444…………………………西餐</p>
            <p>………………………4.2222………………………CONSTANT</p>
            <p>Pearson'sR=1.000………………………Significance=</p>
            <p>Kendall'stau=1.000…………………………………Significance=.0002</p>
            <p>由上述统计数据可知，装修风格是影响周边人群消费选择的最重要因素，其次是口味特点，最后是价格水平。装修风格中，西式风格最受欢迎；价格水平中，50元/人与80元/人的效应相差不大；口味特点中，西餐最受欢迎。</p>
        </div>
    </div>

</div>
<div class="content9 content content0" style="display: none;">
    <div class="container pt-30 pb-60">
        <div>
            <h4>研究问题:</h4>
            <p>相关：</p>
            <p>销售额与广告支出的关系有多强？</p>
            <p>销售额与销售人员的数量是否存在联系？</p>
            <p>消费者对质量的认知是否与其对价格的认知是否相关？</p>
            <p>偏相关：</p>
            <p>在控制了价格的影响后，销售额与广告支出的关系有多强？</p>
            <p>在考虑了促销的作用后，销售额与销售人员的数量是否存在联系?</p>
            <p>在控制了品牌的影响后，消费者对质量的认知与其对价格的认知是否相关？</p>
        </div>
        <div class="pt-10">
            <h4>原理：</h4>
            <p>相关系数r=X和Y的协方差/（X的标准差*Y的标准差），协方差表示X和Y的共变程度，除以标准差相当于标准化，所以相关系数表示了两者标准化的共变程度，共变程度越大，相关程度就越高。</p>
        </div>
        <div>
            <h4>案例：</h4>
            <p>某国际知名鞋类品牌，计划进入中国市场，想了解中国消费者对质量认知情况与价位高低之间是否存在某种关联？</p>
            <p>数据格式：</p>
            <p>设计调查方案，收集数据如下表：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-7-1.jpg" width="50%" title="" alt="相关与偏相关"></div>
            <p>质量认知、价格认知、品牌认知等都用1-7分表示，分数越高，评价越高</p>
            <p>统计实现和分析：</p>
            <p>利用SPSS相关分析得出如下分析结果：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-7-2.jpg" width="50%" title="相关与偏相关" alt="相关与偏相关"></div>
            <p>**Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).</p>
            <p>由上述统计结果可知，质量认知与品牌认知的相关系数为0.471，两者之间存在较强相关性。</p>
            <p>控制‘品牌认知’的影响后，其偏相关系数如下：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-7-3.jpg" width="50%" title="相关与偏相关" alt="相关与偏相关"></div>
            <p>控制了‘品牌认知’的影响后，质量认知与价格认知的偏相关系数为0.161，两者之间相关性较弱。说明质量认知与价格认知之间更多是虚假相关，两者的联系是通过‘品牌’的作用形成的。</p>

        </div>
    </div>

</div>
<div class="content10 content content0" style="display: none;">
    <div class="container pt-30 pb-60">
        <div>
            <h4>研究问题:</h4>
            <p>为超市货架的摆放提供科学的依据，将经常一起购买的商品较近摆放，刺激顾客冲动购买。</p>
            <p>为超市商品促销决策提供支持，促销商品带动相关商品的销售。</p>
            <p>序列分析，如消费者在买了一台PC之后下一步会购买什么?</p>
            <p>客户群划分，如同时购买啤酒和尿布的人会是什么人？可按人口统计学方式（如按年龄、性别等）划分。</p>
            <p>交叉销售，基于消费者购买模式，主动进行交叉销售。</p>
            <p>流失客户分析，分析是否有某些商品的缺失导致客户流失。</p>
        </div>
        <div class="pt-10">
            <h4>原理：</h4>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-8-1.jpg" width="50%" title="关联规则分析" alt="关联规则分析"></div>
        </div>
        <div>
            <h4>案例：</h4>
            <p>某啤酒厂商，计划优化其产品在大卖场的布局和陈列，以进一步推动产品销售，做为冲动性购买产品，厂商想了解顾客在购买啤酒的同时都会购买其他什么产品，以便在这些相关产品的货架旁边陈列其产品。</p>
            <p>数据格式：</p>
            <p>设计调查方案，收集数据如下表：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-8-2.jpg" width="50%" title="关联规则分析" alt="关联规则分析"></div>
            <p>1表示有，0表示无</p>
            <p>统计实现和分析：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-8-3.jpg" width="50%" title="关联规则分析" alt="关联规则分析"></div>
            <p>线条越粗，表示关联越紧密，由上述图形可知，啤酒和冷冻肉品、罐装蔬菜关联最紧密，所以在冷冻肉品、灌装蔬菜货架旁放置啤酒，可带动啤酒的销售。</p>
        </div>
    </div>

</div>
<div class="content11 content content0" style="display: none;">
    <div class="container pt-30 pb-60">
        <div>
            <h4>研究问题:</h4>
            <p>品牌偏好与性别的关系？</p>
            <p>某产品的不同消费程度者（重度、中度、轻度），与其喜爱的运动类型有何种关系？</p>
            <p>对新产品的熟悉程度与年龄、教育程度有何种关系？</p>
            <p>是否使用该新产品与收入（高、中、低）有何种关系？</p>
        </div>
        <div class="pt-10">
            <h4>原理：</h4>
            <p>对应分析的本质是将行和列变量的交叉表变换为一张散点图，从而将表格中包含的类别关联信息用各散点空间位置关系的形式表现出来。</p>
        </div>
        <div>
            <h4>案例：</h4>
            <p>在网上购物的消费者，其消费金额与其年龄之间有关联吗？是何种关联？</p>
            <p>数据格式：</p>
            <p>设计调查方案，收集数据如下表：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-9-1.jpg" width="50%" title="对应分析" alt="对应分析"></div>
            <p>消费金额1=100元以下，2=101-200元，3=201元及以上 年龄段1=16-25岁，2=26-35岁，3=36岁及以上</p>
            <p>统计实现和分析：</p>
            <p>利用SPSS对应分析模块得出如下分析结果：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-9-2.jpg" width="50%" title="对应分析" alt="对应分析"></div>
            <p>由上图可知，年龄与网购消费金额之间具有关联性，16-25岁的消费者网购消费金额主要是在100元及以下，26-35岁的消费者网购消费金额主要在200元以上，36-55岁的消费者网购消费金额主要在100-200元之间。</p>
            <p>对于多个变量的交叉表，可用SPSS的多重对应分析模块处理，如下图是各种教科书常用的例子：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-9-3.jpg" width="50%" title="对应分析" alt="对应分析"></div>
            <p>从上图可知：</p>
            <p>a)未婚、一份收入、租房子之间有关联。</p>
            <p>b)跑车、车型为小型和日本产有关联。</p>
            <p>c)已婚、双份收入有联系，买房子和性别为女性似乎与之也有些关联。</p>
            <p>d)已婚有孩子、家用车和车型为中型有联系。</p>
            <p>这样，汽车企业要向已婚家庭重点投放中型家用车广告，而已婚无孩子的家庭是个空白市场，目前无合适车型满足，可开发新车型占领这块市场。</p>
        </div>
    </div>
</div>
<div class="content12 content content0" style="display: none;">
    <div class="container pt-30 pb-60">
        <div>
            <h4>研究问题:</h4>
            <p>根据人口统计特征，忠诚的客户和其他客户有哪些差异？</p>
            <p>碳酸饮料的重度消费者、中度消费者、低度消费者在消费冷冻食品方面有差异吗？</p>
            <p>对日常用品价格敏感的消费者与非价格敏感的消费者在哪些心理特征上有差异？</p>
            <p>各种细分市场在媒体习惯上有差异吗？</p>
            <p>经常光顾菜市场的顾客与经常光顾超市的顾客，在生活方式上有差异吗？</p>
            <p>对DM有反应的消费者最显著的特点是什么？</p>
        </div>
        <div class="pt-10">
            <h4>原理：</h4>
            <p>如图所示，通过x1、x2两个变量去区分群体1、2时，这两个群体在x1、x2上有相当部分是重合的，不能有效地区分开来。当将变量x1、x2重新组合构造得到函数f，群体1、2在f上的差异拉得很大，重合部分很小，两群体得到了有效区分，f就是判别函数。</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-10-1.jpg" width="50%" title="判别分析" alt="判别分析"></div>
        </div>
        <div>
            <h4>案例：</h4>
            <p>某电信公司多年来一直开展客户满意度调查，发现高满意客户给企业带来的效益几倍于其他客户，所以企业决定把今年满意度研究的重点放在如何提升高满意客户比例方面，而不是整体满意度的提升。那么，在整个的服务流程中，提升高满意客户的关键因素是哪些呢？</p>
            <p>数据格式：</p>
            <p>设计调查方案，收集数据如下表：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-10-2.jpg" width="50%" title="判别分析" alt="判别分析"></div>
            <p>网络质量、热线服务、营业厅服务等都用1-10分表示，分数越高，评价越高。高满意客户=1，其他客户=0</p>
            <p>统计实现和分析：</p>
            <p>利用SPSS判别分析得出如下分析结果：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-10-3.jpg" width="50%" title="判别分析" alt="判别分析"></div>
            <p>由上表中系数可知，高满意度客户在业务申办、新业务、营业厅服务、投诉处理等方面的评价与其他客户有显著差别，也就是说，这些因素的表现是导致客户高满意与否的关键所在。</p>
            <p>如果按满意程度分成高、中、低三类，将形成两个判别函数，如下：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-10-4.jpg" width="50%" title="判别分析" alt="判别分析"></div>
            <p>其中，判别函数2不显著，使用判别函数1即可。如下图所示，数据集在函数1轴上从左到右，能较好的区分；而在函数2轴上，数据集基本重合在一起。</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-10-5.jpg" width="50%" title="判别分析" alt="判别分析"></div>
        </div>
    </div>
</div>
<div class="content13 content content0" style="display: none;">
    <div class="container pt-30 pb-60">
        <div>
            <h4>研究问题:</h4>
            <p>品牌形象评价：比较消费者对公司及其竞争对手的品牌认知差异，了解公司品牌，与竞争对手相比，处于什么样的位置。</p>
            <p>市场细分：研究品牌与消费者在同一空间图上的位置，由此确认在感知方面相对同质的消费者群。</p>
            <p>新产品开发：寻找空间图上空档，这通常代表定位新产品的潜在机会；此外，在测试的基础上对新产品和已有产品进行评估，以便确定消费者对新产品概念的感觉如何，偏好每一新产品的消费者比例是其成功的一项指标。</p>
            <p>广告效果评估：用空间图确定广告是否成功地实现了理想的品牌定位。</p>
            <p>定价分析：比较包括价格和不包括价格信息的空间图，以便确定价格的影响。</p>
            <p>渠道决策：对品牌与不同销售渠道的匹配程度的判断，可以产生有助于渠道决策的空间图。</p>
        </div>
        <div class="pt-10">
            <h4>原理：</h4>
            <p>基于研究对象之间的相似性或距离，将研究对象在一个低维（二维或三维）的空间形象地表示出来，进行聚类或维度分析的一种图示法。这里的“距离”常用欧式距离来表示。</p>
        </div>
        <div>
            <h4>案例：</h4>
            <p>消费者对好又多、万佳、百佳、沃尔玛、家乐福、大润发、乐购等超市的品牌形象的感知是什么样的？各个超市之间相对处于一个什么样的位置？</p>
            <p>数据格式：</p>
            <p>设计调查方案，收集数据如下表：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-11-1.jpg" width="50%" title="多维尺度分析" alt="多维尺度分析"></div>
            <p>1=完全不符合2=不太符合3=说不上来4=比较符合5=非常符合</p>
            <p>统计实现和分析：</p>
            <p>利用SPSS判别分析得出如下分析结果：</p>
            <div class="pt-30 pb-30 text-c"><img src="../img/analysis/1-11-2.jpg" width="50%" title="多维尺度分析" alt="多维尺度分析"></div>
            <p>由上图可知，7个超市基本上分成3组，好又多、万佳、乐购品牌感知比较近似；沃尔玛、家乐福、百佳品牌感知趋同，尤其是沃尔玛和家乐福；大润发与众不同，品牌感知处于一个非常独特的位置。</p>
            <p>通过进一步的分析可知，分类第一维度（横轴）主要为时尚---传统，第二维度（纵轴）为热情---专业。这样空间位置结合维度定义，7大超市在消费者心目的感知形象就一目了然了。</p>
        </div>
    </div>
</div>
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            swipe: true,    // Add possibility to Swipe > note that you have to include touchSwipe for this
            slideTracker: true, // Add a UL with list items to track the current slide
            slideTrackerID: 'slideposition', // The name of the UL that tracks the slides
            slideOnInterval: true, // Slide on interval
            interval: 3000, // Interval to slide on if slideOnInterval is enabled
            animateDuration: 1000, // Duration of an animation
            animationEasing: 'ease', // Accepts: linear ease in out in-out snap easeOutCubic easeInOutCubic easeInCirc easeOutCirc easeInOutCirc easeInExpo easeOutExpo easeInOutExpo easeInQuad easeOutQuad easeInOutQuad easeInQuart easeOutQuart easeInOutQuart easeInQuint easeOutQuint easeInOutQuint easeInSine easeOutSine easeInOutSine easeInBack easeOutBack easeInOutBack
            pauseOnHover: false // Pause when user hovers the slide container
        };

        $(".slider").simpleSlider(options);//创建滑块
        mainslider = $(".slider").data("simpleslider");
        /* yes, that's all! */

        $(".slider").on("beforeSliding", function(event){
            var prevSlide = event.prevSlide;
            var newSlide = event.newSlide;
            $(".slider .slide[data-index='"+prevSlide+"'] .slidecontent").fadeOut();
            $(".slider .slide[data-index='"+newSlide+"'] .slidecontent").hide();
        });

        $(".slider").on("afterSliding", function(event){
            var prevSlide = event.prevSlide;
            var newSlide = event.newSlide;
            $(".slider .slide[data-index='"+newSlide+"'] .slidecontent").fadeIn();
        });

//        var arrBg=["../img/introduce/1-3.png","../img/introduce/1-3.png","../img/introduce/1-3.png","../img/introduce/1-3.png","../img/introduce/1-3.png"];
        var theArray=["../img/introduce/1-3.png","../img/introduce/1-4.png","../img/introduce/1-5.png","../img/introduce/1-6.png","../img/introduce/1-7.png"];
        theArray=theArray.sort(function(){
            return Math.random()-0.5
        });
//        console.log(theArray);
        $(".slide#first").backstretch(theArray[0]);
        $(".slide#sec").backstretch(theArray[1]);
        $(".slide#thirth").backstretch(theArray[2]);
        $(".slide#fourth").backstretch(theArray[3]);
        $(".slide#five").backstretch(theArray[0]);
        $('.slide .backstretch img').on('dragstart', function(event) { event.preventDefault(); });
        $(".slidecontent").each(function(){
            $(this).css('margin-top', -$(this).height()/2);
        });
    });



    //head
    var aindex;
    function seListShow(index) {
//        var arrSeList=[['公司动态','合作客户','资源及设备','公司荣誉','企业文化','维度团队','组织结构','公司简介'],['大数据与数据挖掘','咨询与培训','市场研究','软件和信息技术服务','社会经济研究','产业研究','第三方评估','统计调查与服务'],['医疗保健','IT通讯','公共服务','广告行业','日化行业','食品行业','汽车行业','电信业','房地产','家电业','旅游业','物管业','零售业','金融业'],['经典案例介绍','研究案例','合作品牌'],['电话访问','街头访问','入户访问','神秘顾客','深度访谈','座谈会'],['多维尺度分析（MDS）','判别分析','对应分析','关联规则分析','相关与偏分析','联合分析','聚类分析','方差分析','回归分析','结构方程分析','因子分析'],['BBS论坛','资源下载','热点调查','U期刊','研究报告','维度视角'],['诚聘英才','标准合作流程','留言板','联系我们']];
        var arrSeList=[['公司动态','合作客户','资源及设备','企业资质','企业文化','维度团队','组织结构','公司简介'],['大数据与数据挖掘','咨询与培训','市场研究','软件和信息技术服务','社会经济研究','产业研究','第三方评估','统计调查与服务'],['医药行业','养老行业','烟草行业','文化创意产业','体育产业','软件服务业','科技产业','教育业','交通运输','健康行业','环保产业','海洋产业','电子商务产业','医疗保健','IT通讯','公共服务','广告行业','日化行业','食品行业','汽车行业','电信业','房地产','家电业','旅游业','物管业','零售业','金融业'],['经典案例介绍','研究案例','合作品牌'],['案头研究','统计催报','电话访问','街头访问','入户访问','神秘顾客','深度访谈','座谈会'],['多维尺度分析（MDS）','判别分析','对应分析','关联规则分析','相关与偏分析','联合分析','聚类分析','方差分析','回归分析','结构方程分析','因子分析'],['U期刊','研究报告','维度视角'],['诚聘英才','标准合作流程','留言板','联系我们']];
        $('.animate-slide ul').empty();
        for(var i=0;i<arrSeList[index].length;i++){
            $('.animate-slide ul').append("<li index="+i+">"+arrSeList[index][i]+'</li>');
        }
        if(index==3){
            $(".content1 .animate-slide li[index='0']").css("marginRight","219px");
        }
        $(".animate-slide").animate({height:"60px"});
        $(".animate-slide .container").show();
        if(index==2){
            $('.content1 .animate-slide li').css("line-height","30px")
        }else {
            $('.content1 .animate-slide li').css("line-height","")
        }
    }
    function seListHide() {
        $(".animate-slide").animate({height:"0"});
        $(".animate-slide .container").hide();
    }

    $('#nav1 a').mouseover(function () {
        aindex=$(this).attr('index');
        if(aindex<8){
            seListShow(aindex);
        }else {
            seListHide();
        }

    });
    function showContent(urlindex) {
        $('.content2 a').eq(0).removeClass("selected");
        var tendindex=10*1-urlindex*1;
        $('.content2 a').eq(tendindex).addClass("selected");
        $(".content0").hide();
        console.log(tendindex);
        tendindex=tendindex*1+3*1;
        console.log(tendindex);
        $(".content"+tendindex).show();
    }
    $('.slider').mouseover(function () {
        $(".animate-slide").animate({height:"0"});
        $(".animate-slide .container").hide();
    });


</script>